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基于图像语义信息的视频编码优化研究

 信息与通信工程学院

Video coding optimization based on the image semantic information

在当今这个数字媒体渗透入生活方方面面的时代,清晰流畅的视频观看体验成了大众的刚需的同时也带来了巨大规模的数据传输需求,给现有的通信网络带来了极大负担。因此,进一步优化视频编码技术势在必行。而随着近年来的深度学习发展热潮而逐渐成熟的图像语义分割技术成为视频编码优化的可行路线之一。 本项目旨在建立以语义信息为指导的视频编码方案,如将传统的块划分推广至基于对象的划分模式,可以在运动估计与补偿中获得更优的性能。此外,对于帧内预测,可以根据区域内的语义分布选择预测方向,基于此,预期可以设计速度比拟快速算法,而精准度可以和遍历方案相持平的高效率算法。

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项目信息

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项目负责人

王梓扬2019级 信息与通信工程学院 通信工程

项目成员

陈啸宇2019级 自动化

王玹2020级 其他 人工智能

黄天鑫2020级 人工智能学院 人工智能

指导老师

孙松林信息与通信工程学院 教授

评审老师

吴建伟信息与通信工程学院 高级工程师

邓钢信息与通信工程学院 副教授

张媛媛信息与通信工程学院 工程师

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该项目暂无荣誉
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